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融合相似用戶、物品的矩陣分解推薦算法研究

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摘要：推薦系統(tǒng)中傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法和基于矩陣分解的推薦算法都單獨地進行相關(guān)推薦，但兩種方法獨立運行，都存在一定的不足，導(dǎo)致推薦質(zhì)量不佳。為了進一步提升推薦算法性能來提高推薦準確度，文章提出一種融合相似用戶、物品的矩陣分解推薦算法，在矩陣分解模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合協(xié)同過濾思想來挖掘目標用戶的個性化候選物品推薦。（剩余4579字）

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